（CVE-2020-11978）Apache Airflow 命令注入漏洞¶
一、漏洞简介¶
默认情况下Airflow Web UI是未授权访问的，直接可以登录，而登录后，只能查看DAG的调度状态等，无法进行更多操作。但Airflow Web UI中提供了触发DAG运行的功能，以便测试DAG，同时Airflow为了让使用者可以快速熟悉其DAG开发流程和功能，为了更好的示例这些DAG覆盖了大多的执行器。而其中两个DAG组合起来可触发命令注入导致漏洞产生。
要在WEB UI中先执行下启用DAG，然后才可以执行运行，如下所示
二、漏洞影响¶
Apache Airflow \< 1.10.11
三、复现过程¶
漏洞分析¶
首先看下下面两个DAG
#airflow/example_dags/example_trigger_target_dag.py
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
dag = DAG(
dag_id="example_trigger_target_dag",
default_args={"start_date": days_ago(2), "owner": "airflow"},
schedule_interval=None,
tags=['example']
)
def run_this_func(**context):
"""
Print the payload "message" passed to the DagRun conf attribute.
:param context: The execution context
:type context: dict
"""
print("Remotely received value of {} for key=message".format(context["dag_run"].conf["message"]))
run_this = PythonOperator(task_id="run_this", python_callable=run_this_func, dag=dag)
bash_task = BashOperator(
task_id="bash_task",
bash_command='echo "Here is the message: \'{{ dag_run.conf["message"] if dag_run else "" }}\'"',
dag=dag,
)
#airflow/example_dags/example_trigger_controller_dag.py
from airflow import DAG
from airflow.operators.dagrun_operator import TriggerDagRunOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
dag = DAG(
dag_id="example_trigger_controller_dag",
default_args={"owner": "airflow", "start_date": days_ago(2)},
schedule_interval="@once",
tags=['example']
)
trigger = TriggerDagRunOperator(
task_id="test_trigger_dagrun",
trigger_dag_id="example_trigger_target_dag", # Ensure this equals the dag_id of the DAG to trigger
conf={"message": "Hello World"},
dag=dag,
)
官方对这两个DAG的说明如下：
Example usage of the TriggerDagRunOperator. This example holds 2 DAGs:
1. 1st DAG (example_trigger_controller_dag) holds a TriggerDagRunOperator, which will trigger the 2nd DAG
2. 2nd DAG (example_trigger_target_dag) which will be triggered by the TriggerDagRunOperator in the 1st DAG
可以看出Airflow希望通过这两个DAG组合来展示如果通过一个DAG（example_trigger_controller_dag）来动态的调用另外一个DAG（example_trigger_target_dag）。即通过example_trigger_controller_dag内部定义的conf={"message": "Hello World"}来触发example_trigger_target_dag中bash_command='echo "Here is the message: \'{{ dag_run.conf["message"] if dag_run else "" }}\'"'的运行，此处看起来：存在命令执行点'echo "Here is the message: \'{{ dag_run.conf["message"] if dag_run else "" }}\'"'这边是Python下面的Jinja模板，因此会根据后面的if...else逻辑来执行dag_run.conf["message"]来动态加载内容，此处如果dag_run.conf["message"]
可控，则可以通过Jinja模板注入恶意命令。
但根据上面信息可以看出，输入dag_run.conf["message"]由第一个DGA传递过来的，看起来无法控制。而实际上熟悉下Airflow相关代码即可发现，Airflow中A DAG Run is an object representing an instantiation of the DAG in time.而其中conf
正是用于传递参数的方式，
Airflow提供了多渠道可以修改conf，包括命令行例如：
airflow dags trigger --conf '{"conf1": "value1"}' example_parametrized_dag
同时也包含Web UI 上直接触发任意DAG并传递dag_run.conf：
详细信息可以参考Airflow官方文档中对dag_run的详细说明：
http://airflow.apache.org/docs/stable/dag-run.html?highlight=dag_run
因此可以直接利用此接口触发example_trigger_target_dag.py的调度，这样就可以绕过example_trigger_controller_dag中写死的配置。
